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COVID-19 大流行凸显了准确预测呼吸道感染的重要性。 做出此类预测的一个困难是，许多症状较轻的患者不去看医生，因此他们的病情没有进入卫生系统。 但患有轻度疾病的人可能仍会因为症状而寻求非处方药，因此销售数据可能表明患病率的变化，否则很难检测到。

英国诺丁汉大学的一个研究小组利用非处方药销售数据来预测 2016 年至 2020 年间每周因流感和支气管炎等呼吸道疾病死亡的人数。销售数据来自英国高街零售商的优惠和会员卡。 所有数据均以匿名方式汇总，并提供给研究人员，以分析销售对下级地方政府的影响。

该分析比较了两种模型的准确性，一种是基于机器学习的模型，其中包括销售数据和其他常见呼吸道疾病指标（例如人口统计和天气数据），另一种是没有销售的模型。 数据模型。 结果表明，结合销售数据的预测更加准确，尤其是在呼吸道疾病死亡率较高的时期。

需要进一步研究来评估将销售数据纳入实时疾病监测系统的实用性和可行性。 除了继续评估预测的准确性外，还需要考虑公共卫生当局获取商业销售数据的道德影响。

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